在合并数据过程当中,经常会发现不同来源的数据正负链不是统一的,这是一件很头疼的事. 正负链没有统一的情况下直接合并在一起会产生什么后果呢. 举个最简单的例子,假如我们从小明和小红分别拿到了一批基因型数据.那么存在以下几种可能:1)小明的基因型数据统一好正链或者负链:2)小红的基因型数据统一好正链或者负链:3)小明和小红都不知道他们的数据有没有统一好,反正数据拿给你了,你自己解决. 在我们不知道这两人的基因型数据正负链是否统一的情况下,如果直接合并这两个不同来源的数据,会产生什么情况呢? 对于大多

1)  产生背景---------------------------------------------------2002年的时候,随着人类基因组项目不断推进,需要将大量ESTs(300万) 及mouse基因组的reads (130万)比对到人类基因组来进行注释,而这项任务需要在2周内完成 (90 CPU  Linux 集群),因为blast工具速度相对偏慢,结果也不易处理,无法提供intron 的信息等,因此一款新的比对软件的开发迫在眉睫.为了完成这项任务,W.James Kent(UCS

转载:http://www.dengfeilong.com/post/Soap2.html https://blog.csdn.net/zhu_si_tao/article/details/71108344 软件下载网址:http://soap.genomics.org.cn/down/SOAPaligner-v2.19-Linux-x86_64.tar.gz 1.该软件是二进制的,解压后可以直接用,加压后可看到2bwt-builder,soap两个可以执行的文件 1.1 用2bwt-build

1,Fastq数据质控 2,Fastq转化成bam,包含头文件 bwa aln ref.fa test_1.fq > test_1.sai bwa aln ref.fa test_2.fq > test_2.sai bwa sampe ref.fa -r "@RG\tID:<ID>\tLB:<LIBRARY_NAME>\tSM:<SAMPLE_NAME>\tPL:ILLUMINA" test_1.sai test_2.sai test_1

// uva 11174 Stand in a Line // // 题目大意: // // 村子有n个村民,有多少种方法,使村民排成一条线 // 使得没有人站在他父亲的前面. // // 解题思路: // // 换成模型,先将森林变成一棵树,这样就直观多了,对于 // 一个节点,他的子节点排列时没有任何要求,而子排列中会有 // 限制,将这些限制先提取出来,就可以将所有的视为相同的了, // 然后就是有重复元素的全排列问题.设s(i)为以i节点为根的子树 // f(i)为以i为根的子树的排法,

进入http://browser.1000genomes.org/index.html网站 假定要寻找“6:133098746-133108745”这段距离的SNP数据,“6”表示6号染色体,后面的数据表示距离. 点击“Go”,进入如下界面后,再点击左栏的“Get VCF data” 弹出如下界面,再继续点击“VCF to PED converter” 再点击“Next” 接下来,弹出来的窗口让你选择种族(population),比如有中国CHB,日本JPT,挑选完感兴趣的种族,然后点击“Nex

Linux中的两种守护进程stand alone和xinetd --http://www.cnblogs.com/itech/archive/2010/12/27/1914846.html#top 一般使用stand alone /etc/init.d/ 非常少用xinetd /etc/xinetd.d/ Linux守护进程的运行方式 1．独立运行(stand-alone)的守护进程 独立运行的守护进程由init脚本负责管理,所有独立运行的守护进程的脚本在/etc/rc.d/init.d/目录下

1,软件介绍 FreeBayes is a Bayesian genetic variant detector designed to find small polymorphisms, specifically SNPs (single-nucleotide polymorphisms), indels (insertions and deletions), MNPs (multi-nucleotide polymorphisms), and complex events (composite

Problem J Stand in a Line Input: Standard Input Output: Standard Output All the people in the byteland want to stand in a line in such a way that no person stands closer to the front of the line than his father. You are given the information about th

互信息已广泛应用于特征选择问题,但应用在 SNP 选择上还存在着一些局限.第一,互信息只能衡量一个 SNP 组合与表型的相关性, 无法衡量多个 SNP 与表型的相关性.第二, 利用互信息排序 SNP 时,隐含着一个假设,即: SNP 间是相互独立的,不存在着依赖关系.然而事实上,SNP 间存在着广泛的交互作用.因此,互信息排序 SNP 会严重低估交互作用 SNP 的重要性.第三,利用互信息选择 SNP 组合时,任意加入一个新 SNP 都会使互信息值不小于加入前该 SNP 组合的互信息值,限制了不

是单核苷酸多态性,人的基因是相似的,有些位点上存在差异,这种某个位点的核苷酸差异就做单核苷酸多态性,它影响着生物的性状,影响着对某些疾病的易感性.SNPedia是一个SNP调査百科,它引用各种已经发布的文章,或者数据库信息对SNP位点进行描述,共享着人类基因组变异的信息.我们可以搜索某个SNP位点来寻找与之相关的信息,也可以根据相关疾病,症状来寻找相关的SNP. 初次使用SNPedia   SNPedia主页网址为http://snpedia.com/index.php/SNPedia,比如我想

PLINK提供了“--ld”的参数计算两个SNP位点的连锁不平衡值. 命令如下: plink --file file --ld rs123 rs134 --out rs123_rs134 生成如下数据: --ld rs123 rs134: R-sq = 0.0313386       D' = 1 Haplotype Frequency Expectation under LE --------- --------- -------------------- TG 0 0.022549 CG 0

shapeit最大的功能是对双链DNA进行phase和基因型进行impute.除此之外,还能提取SNP和样本,同样的,也能去除SNP和样本.下面简单介绍这两个功能. 一.提取SNP 提取SNP用到“--include-snp”参数,具体命令为: time shapeit \ -convert \ --input-haps data.phased \ --output-haps data.phased.subset \ --include-snp include_marker.site 其中,in

一.合并文件 plink合并文件需要用到“merge”参数 如果是ped和map格式文件,则用以下命令: plink --file data1 --merge data2.ped data2.map --recode --out merge 如果是二进制文件和ped,map格式文件,则用以下命令: plink --bfile data1 --merge data2.ped data2.map --make-bed --out merge 如果都是二进制文件,则用以下命令: plink --bfi

假设中性突变的频率分别为P和1-P,则其突变年龄为:-4Ne[p*( logep)+(1-p)* loge (1-p)] The average age of a neutral two-allele polymorphism with frequencies p and is 1-p:-4Ne[p*( logep)+(1-p)* loge (1-p)]; 这里,Ne为有效群体大小,假定一个群体的有效群体大小是5000,某个SNP突变频率分别为0.1和0.9,则其突变年龄为: -4*5000*(

进入NCBI网站 在SNP的搜索框中输入SNP位点,比如“rs52811957” 在弹出的对话框中选择“Gene View” 进入以后会显示该变异相邻SNP.原始氨基酸.变异后的氨基酸.position等

有时候我们想画出所有SNP的LD关系图,则需要在命令行添加“-skipcheck”命令行,如下所示: java -jar Haploview.jar -skipcheck -n -pedfile 800kb1.ped -info 800kb1.info -png -out 800kb 这样就不需要经过haploview的过滤标准了. 如果只想过滤某个标准,则可参看下来参数 -skipcheck Skip all the genotype data quality checks and uses

摘要:如果不设置任何过滤标准的话,SOAPsnp会call出更多的SNVs:AtlasSNP2算法比较严格,因此call出来的SNVs数量是最少的,GATK 和 SAMtools call出来的数量位于SOAPsnp 和 Atlas-SNP2之间:四种calling算法的整体一致性是很低的,尤其在non-dbSNPs数据库中:GATK 和 Atlas-SNP2有较高的阳性call率和灵敏性,GATK call出来的SNVs数量比较多. 1.dbSNP数据库和non-dbSNPs在用四种不同软件c

---恢复内容开始--- 我们经常说幻想着使用已有数据发表高分文章,的确,这样的童话故事每天都在发生,但如何走出第一步我们很多小伙伴不清楚,那么我们就从水稻SNP数据库的使用来讲起. http://snp-seek.irri.org/ 这是3k的水稻变异库,上面保存着现成的SNP,由于数据过大,网站的维护方使用了Plink的格式来给我们在线储存SNP的信息,可以理解毕竟3025个水稻的全基因组SNP,怎么算都不是个小数. Plink格式是如下三个文件: base_filtered_v0.7.be

SNP (Single Nucleotide Polymorphism):强调在一个群体中具有一定频率的变异,一般为二态性.比如G→C SNV ( single nucleotide variants ) :包含多种单核苷酸变异,比如该位点可能由T变C,也可能由T变A.则T→C,A.SNV并没有强调在一个群体中具有一定的频率. Indel (insertion-deletion) :插入和缺失,涉及多个核苷酸的改变,插入:G→GTC, 缺失:GTC→G